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Enregistrement W3205587543 · doi:10.1093/asj/sjab364

Aesthetic Surgery Practice Resumption in the United Kingdom During the COVID-19 Pandemic

2021· article· en· W3205587543 sur OpenAlexaff
Nikita Joji, Nakul Patel, Nora Nugent, N Patel, Manish Mair, Shailesh Vadodaria, Norman Waterhouse, Venkat Ramakrishnan, Thangasamy K Sankar

Notice bibliographique

RevueAesthetic Surgery Journal · 2021
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueBody Image and Dysmorphia Studies
Établissements canadiensInstitute on Governance
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicinePandemicCoronavirus disease 2019 (COVID-19)AuditElective surgerySevere acute respiratory syndrome coronavirus 2 (SARS-CoV-2)2019-20 coronavirus outbreakSurgeryGeneral surgeryDiseaseInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: The global COVID-19 pandemic has significantly impacted all aspects of healthcare, including the delivery of elective aesthetic surgery practice. A national, prospective data collection was carried out of the first aesthetic plastic surgery procedures performed during the COVID-19 pandemic in the United Kingdom. OBJECTIVES: The aim of this study was to explore the challenges aesthetic practice is facing and to identify if any problems or complications arose from carrying out aesthetic procedures during the COVID-19 pandemic. METHODS: Over a 6-week period from June 15 to August 2, 2020, data were collected by means of a proforma for aesthetic plastic surgery cases. All patients had outcomes recorded for an audit period of 14 days postsurgery. RESULTS: The results demonstrated that none of the 371 patients audited who underwent aesthetic surgical procedures developed any symptoms of COVID-19-related illness and none required treatment for any subsequent respiratory illness. CONCLUSIONS: No COVID-19-related cases or complications were found in a cohort of patients who underwent elective aesthetic procedures under strict screening and infection control protocols in the early resumption of elective service.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,008
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Étude de cas · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,581
Score d'incertitude au seuil0,839

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0080,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

Scores machine (provisoires)

Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.

Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.

Tête enseignante Opus0,164
Tête enseignante GPT0,381
Écart entre enseignants0,216 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeÉtude de cas
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations3
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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